【算法】禁忌算法+TSP问题 python代码

一、禁忌算法的概念

禁忌搜索是属于模拟人类智能的一种优化算法，它模仿了人类的记忆功能，在求解问题的过程中，采用了禁忌技术，对已经搜索过的局部最优解进行标记，并且在迭代中尽量避免重复相同的搜索（但不是完全杜绝），从而获得更广的搜索区间，有利于寻找到全局最优解。

二、相关名词解释

1、禁忌对象（Tabu Object，TO）

指禁忌表中被禁的那些变化元素。
例如在旅行商问题（TSP）中可以将交换的城市对作为禁忌对象，也可以将总路径长度作为禁忌对象。

2、禁忌表（Tabu List，TL）

用来存放（记忆）禁忌对象的表。它是禁忌搜索得以进行的基本前提。禁忌表本身是有容量限制的，它的大小对存放禁忌对象的个数有影响，会影响算法的性能。

3、禁忌期限（Tabu Tenure，TT）

也叫禁忌长度，指的是禁忌对象不能被选取的周期。
禁忌期限过短容易出现循环，跳不出局部最优。
紧急期限过长会造成计算时间过长。

4、藐视准则（Aspiration Criteria，AC）

也称为特赦规则。当所有的对象都被禁忌之后，可以让其中性能最好的被禁忌对象解禁，或者当某个对象解禁会带来目标值的很大改进时，也可以使用特赦规则。

5、终止准则

三种方法：

1. 给定最大迭代步数。

2. 设定某个对象的最大禁忌频率。

3. 设定适配值的偏离幅度。

三、算法基本流程